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数据岗位面试题
K-Means的k值选择
数据岗位面试题
更新 2026-08-05
K-Means的k值选择
金山WPS
数据
问题拆解
技术原理
方案权衡
考察说明
考察聚类算法中k值选择的常用方法及实践考虑
回答思路
能说出肘部法、轮廓系数等经典评估方法
能解释不同方法的适用场景与局限
体现对计算成本与结果稳定性的权衡思考
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请解释 Layer Normalization(LN)与 Batch Normalization(BN)的区别,并说明在 NLP 任务中为何更常用 LN。
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当发现一项核心数据异常波动时,你会从哪些维度展开分析?